<\/p>\n
Puoi utilizzare la funzione value_counts()<\/strong> nei panda per contare le occorrenze di valori in una determinata colonna di un DataFrame.<\/span><\/p>\n Per rappresentare i valori come percentuali, \u00e8 possibile utilizzare uno dei seguenti metodi:<\/span><\/p>\n Metodo 1: rappresentare i valori come percentuali (formattati come decimali)<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 2: rappresentare i valori come percentuali (formattati con simboli percentuali)<\/strong><\/span><\/p>\n Metodo 3: rappresentare i conteggi dei valori come percentuali (con conteggi)<\/strong><\/span><\/p>\n I seguenti esempi mostrano come utilizzare ciascun metodo nella pratica con i seguenti DataFrame panda:<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come contare le occorrenze di ciascun valore nella colonna della squadra<\/strong> e rappresentare le occorrenze come percentuale del totale, in formato decimale:<\/span><\/p>\n Dal risultato possiamo vedere:<\/span><\/p>\n Tieni presente che le percentuali sono formattate come decimali.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come contare le occorrenze di ciascun valore nella colonna della squadra<\/strong> e rappresentare le occorrenze come percentuale del totale, formattato con simboli percentuali:<\/span><\/p>\n Tieni presente che le percentuali sono formattate come stringhe con simboli di percentuale.<\/span><\/p>\n Il codice seguente mostra come contare le occorrenze di ciascun valore nella colonna del team<\/strong> e rappresentare le occorrenze come numeri e percentuali:<\/span><\/p>\n Tieni presente che la colonna conteggio<\/strong> visualizza il conteggio di ciascun valore univoco nella colonna della squadra mentre la colonna percentuale<\/strong> visualizza ciascun valore univoco come percentuale del numero totale di occorrenze.<\/span><\/p>\n I seguenti tutorial spiegano come eseguire altre attivit\u00e0 comuni nei panda:<\/span><\/p>\n Panda: come tracciare i conti di valore<\/a> Puoi utilizzare la funzione value_counts() nei panda per contare le occorrenze di valori in una determinata colonna di un DataFrame. Per rappresentare i valori come percentuali, \u00e8 possibile utilizzare uno dei seguenti metodi: Metodo 1: rappresentare i valori come percentuali (formattati come decimali) df. my_col . value_counts (normalize= True ) Metodo 2: rappresentare i valori […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df. my_col<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> )\n<\/strong><\/pre>\n df. my_col<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> ). mul<\/span> ( 100<\/span> ). round<\/span> ( 1<\/span> ). astype<\/span> (str) + ' %<\/span> '<\/strong><\/pre>\n counts = df. my_col<\/span> . value_counts<\/span> ()<\/strong>\npercs = df. my_col<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> )<\/strong>\np.d. concat<\/span> ([counts, percs], axis= 1<\/span> , keys=[' count<\/span> ', ' percentage<\/span> '])<\/strong><\/pre>\n import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\ndf = pd. DataFrame<\/span> ({' team<\/span> ': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C'],\n ' points<\/span> ': [15, 12, 18, 20, 22, 28, 35, 40]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n team points\n0 to 15\n1 to 12\n2 B 18\n3 B 20\n4 B 22\n5 B 28\n6 B 35\n7 C 40\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Esempio 1: rappresentare i valori come percentuali (formattati come decimali)<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrence of each value in 'team' column as percentage of total\n<\/span>df. team<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> )\n\nB 0.625\nAt 0.250\nC 0.125\nName: team, dtype: float64\n<\/strong><\/pre>\n\n
Esempio 2: rappresentare i valori come percentuali (formattati con simboli percentuali)<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrence of each value in 'team' column as percentage of total\n<\/span>df. team<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> ). mul<\/span> ( 100<\/span> ). round<\/span> ( 1<\/span> ). astype<\/span> (str) + ' %<\/span> '\n\nB 62.5%\nAt 25.0%\nC 12.5%\nName: team, dtype: object\n<\/strong><\/pre>\n Esempio 3: rappresentazione di numeri di valori come percentuali (con numeri)<\/strong><\/span><\/h2>\n
#count occurrence of each value in 'team' column\n<\/span>counts = df. team<\/span> . value_counts<\/span> ()\n\n#count occurrence of each value in 'team' column as percentage of total<\/span>\npercs = df. team<\/span> . value_counts<\/span> (normalize= True<\/span> )\n\n#concatenate results into one DataFrame\n<\/span>p.d. concat<\/span> ([counts, percs], axis= 1<\/span> , keys=[' count<\/span> ', ' percentage<\/span> '])\n\n count percentage\nB 5 0.625\nAt 2 0.250\nC 1 0.125<\/strong><\/pre>\n Risorse addizionali<\/strong><\/span><\/h2>\n
Panda: come utilizzare GroupBy e conteggi dei valori<\/a>
Panda: come tracciare gli istogrammi per gruppo<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"